国产午夜久久影院,欧美黑人粗硬大在线看,成人无码AV一区二区

基于FPGA的功率譜分析系統(tǒng)[其他][其他]

針對激光雷達的微弱信號探測，設計了一種實時功率譜分析系統(tǒng)。系統(tǒng)使用12位1 GS/s的模數(shù)轉換器(Analog to Digital Converter，ADC)進行采樣，采用FPGA作為數(shù)據(jù)采集處理的控制核心，并通過DDR3及千兆以太網(wǎng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲上傳。在上位機軟件控制下，結合各個功能模塊，實現(xiàn)了參數(shù)可配置的兩種功率譜估計方案。測試結果表明，系統(tǒng)有效提升了數(shù)據(jù)處理速度，并通過分段累加改善了功率譜估計的性能。

發(fā)表于：12/14/2020

命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中基于Dec-POMDP的緩存策略[其他][其他]

針對命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(Named Data Networks，NDN)中數(shù)據(jù)緩存的問題，提出了一種基于分布式部分可觀測馬爾科夫決策過程(Dec-POMDP)的緩存優(yōu)化模型。在該模型框架下，NDN網(wǎng)絡節(jié)點間以分布式協(xié)作的方式逐漸收斂至最優(yōu)聯(lián)合緩存策略，從而使NDN中的有限緩存資源得到充分利用。仿真實驗表明，與現(xiàn)有NDN緩存方法相比，該方法能有效提升NDN網(wǎng)絡的緩存效率，實現(xiàn)較高的緩存命中率及較小的請求平均跳數(shù)。

發(fā)表于：12/14/2020

基于YOLO改進殘差網(wǎng)絡結構的車輛檢測方法[測試測量][汽車電子]

針對車輛檢測任務，設計更高效、精確的網(wǎng)絡模型是行業(yè)研究的熱點，深層網(wǎng)絡模型具有比淺層網(wǎng)絡模型更好的特征提取能力，但構建深層網(wǎng)絡模型時將導致梯度消失、模型過擬合等問題，應用殘差網(wǎng)絡結構可以緩解此類問題?；赮OLO算法，改進殘差網(wǎng)絡結構，加深網(wǎng)絡層數(shù)，設計了一種含有68個卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，同時對輸入圖像進行預處理，保證目標在圖像上不變形失真，最后在自定義的車輛數(shù)據(jù)集上對模型進行訓練與測試，并將實驗結果與YOLOV3模型進行對比，實驗表明，本文設計的模型檢測精準度(AP)達90.63%，較YOLOV3提高了4.6%。

發(fā)表于：12/14/2020

計算機程序基因技術初探[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

計算機程序基因技術是在惡意程序不斷演化與檢測識別技術的對抗博弈中發(fā)展起來的，傳統(tǒng)的惡意程序檢測技術已難以應對惡意程序的快速動態(tài)增長趨勢，計算機程序基因技術開啟了惡意程序檢測分析的一個新的思路，從匯編指令層中萃取出計算機程序的真實行為意圖，從而對程序進行分析和識別。根據(jù)給出的計算機程序基因的定義以及提取方法，可以找出計算機程序最本原的特征，有效提高新型的或變種的惡意程序的分析和檢測效率。

發(fā)表于：12/14/2020

端對端深度學習無損去圖像散射研究[其他][其他]

針對光線通過介質會產(chǎn)生散射現(xiàn)象，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的端對端圖像去散射方案，對于散射退化的圖片進行退散射的處理，此方案不需要復雜的光學設備，應用場景廣泛，在仿真和實際實驗中都取得了預期的結果。提出了一套利用拍攝屏幕來建立散射退化圖片和無散射圖片的數(shù)據(jù)集的方法，且這一方法在許多其他的圖像處理圖像恢復工作中有應用價值。

發(fā)表于：12/14/2020

基于AHP-模糊綜合評價法的泄露數(shù)據(jù)價值評估模型[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

以個人隱私信息為例構建了一種泄露數(shù)據(jù)價值評估的模型。首先建立了包含不同類型數(shù)據(jù)的泄露數(shù)據(jù)集，通過抽取個人隱私相關的信息元素進行建模，利用層次分析法對各準則層的元素進行計算，得到個人隱私信息元素泄露價值的權重比例，并進行了一致性檢驗，通過模糊綜合評價的方法對個人隱私信息泄露數(shù)據(jù)價值進行評價，得到泄露價值的評估結果。

發(fā)表于：12/14/2020

從人才培養(yǎng)體系建設談實踐型網(wǎng)絡空間安全人才培養(yǎng)[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

近年來，我國高度重視網(wǎng)絡空間安全人才的培養(yǎng)與體系建設。網(wǎng)絡安全的競爭歸根結底是人才的競爭，網(wǎng)絡空間安全人才體系與機制的建立，對網(wǎng)絡安全人才培養(yǎng)至關重要。從美國、歐盟、日本等政府對網(wǎng)絡安全人才培養(yǎng)體系進行介紹，并對我國當前網(wǎng)絡安全人才培養(yǎng)體系現(xiàn)狀進行深度分析，同時給出網(wǎng)絡安全人才培養(yǎng)的思路和方法。圍繞“培養(yǎng)實踐型的網(wǎng)絡安全人才”的核心思想，在高校建立網(wǎng)絡空間安全靶場，以系統(tǒng)化、實踐化方式來培養(yǎng)高質量的網(wǎng)絡安全人才。

發(fā)表于：12/14/2020

基于Star-Gan的人臉互換算法[人工智能][工業(yè)自動化]

基于Star-Gan的人臉互換算法易旭，白天(中國科學技術大學軟件學院，安徽合肥 230026)基于深度學習的人臉互換算法會因背景人臉環(huán)境的明亮程度、人臉表情、姿勢等因素影響換臉效果，現(xiàn)階段的人臉互換模型存在固有的弊端。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判別器結構能通過全卷積網(wǎng)絡增強人臉局部一致性的效果。生成器將Unet結構的編碼器的特征輸出作為輸入，能考慮多層信息細節(jié)。整體模型架構采用Star-Gan的模型，引入實例歸一化層能保證圖像的獨立性。最后在Face-Forensics++人臉互換數(shù)據(jù)集上進行驗證，結果表明，融合的模型有較好的生成效果和細節(jié)。

發(fā)表于：12/14/2020

基于參數(shù)約束的分支覆蓋符號執(zhí)行優(yōu)化算法[其他][其他]

軟件質量檢測常用的方法是軟件測試，符號執(zhí)行作為主流的測試技術已被廣泛應用于學術界與工業(yè)界中。但是隨著程序規(guī)模的增大和函數(shù)調用的增加，因某些路徑約束條件的特殊性，而難以生成正確的測試用例，從而導致符號執(zhí)行不能對所有路徑做到全覆蓋。為了提高符號執(zhí)行在特殊約束條件對路徑的覆蓋率等問題，本文提出了基于參數(shù)約束的符號執(zhí)行優(yōu)化算法。首先，該算法通過搜索收集程序代碼中函數(shù)的特殊參數(shù)，然后利用這些特殊參數(shù)作為約束條件，最后將約束條件添加到路徑的約束集中。該算法使符號執(zhí)行生成的測試用例更加精確，從而實現(xiàn)覆蓋特殊約束條件下的路徑分支，以提高符號執(zhí)行的精確性和路徑覆蓋率。在開源符號執(zhí)行平臺CREST中實驗并驗證上述優(yōu)化算法，驗證及測試結果表明本文提出的算法能夠提高符號執(zhí)行在特殊約束條件下對路徑的覆蓋率。

發(fā)表于：12/14/2020

直方圖移位安全可逆圖像水印算法的研究[其他][其他]

針對一些在數(shù)字版權保護和多媒體信息安全領域中，需要對嵌入的水印信息進行加密來確保水印信息的機密性，提出直方圖移位安全可逆的圖像水印算法。對載體圖像的最大像素值和最小像素值分別進行減一加一的操作，并且對該像素值進行標記，圖像預處理的方法，解決了嵌入水印信息時像素值修改產(chǎn)生的溢出問題。利用祖沖之序列密碼算法(ZUC算法)對水印信息進行加密。在水印嵌入階段，計算每個半平面像素的四鄰域、八鄰域的預測差值，來構建二維直方圖，嵌入加密的水印。實驗結果表明，算法能夠無損地恢復原始載體圖像，加密水印信息能夠正確解密，含加密水印圖像的峰值信噪比均達到50 dB以上；該方案具有良好的加解密效果，水印圖像具有很好的質量和水印隱蔽性，算法具有可逆性，并且解決了像素溢出的問題。

發(fā)表于：12/14/2020

一種多架構應用軟件開發(fā)及運行方法研究與實現(xiàn)[其他][其他]

對國產(chǎn)基礎軟件運行環(huán)境及運行依賴庫進行了研究，提出了一種多架構應用軟件開發(fā)及運行方法，并在FT1500A、X86(CPU)與麒麟(OS)相組合的兩類架構環(huán)境上實現(xiàn)了該方法。運行結果表明，該方法能夠提供良好的多架構應用軟件開發(fā)及運行服務，為國產(chǎn)基礎軟硬件生態(tài)的軟硬件適配、整體解決方案提供技術支撐。

發(fā)表于：12/14/2020

支持眾創(chuàng)開發(fā)的私有云平臺研究[其他][其他]

“支撐平臺+應用/服務”是信息系統(tǒng)的典型架構，在不同因素的驅動下，支撐平臺和應用/服務都處在不斷發(fā)展變化中，從而表現(xiàn)為信息系統(tǒng)的整體更新?lián)Q代。當前，隨著業(yè)務需求和技術的不斷發(fā)展，“云+端”成為這一架構的具體模式，并且表現(xiàn)出眾籌眾創(chuàng)的新型開發(fā)形態(tài)。該平臺是一個基于國產(chǎn)基礎軟硬件生態(tài)、面向日常辦公和業(yè)務處理的私有云平臺，也是一個支持業(yè)務信息系統(tǒng)持續(xù)眾創(chuàng)發(fā)展的應用生態(tài)服務環(huán)境。基于該應用支撐平臺提出了一個支持眾創(chuàng)開發(fā)的私有云平臺通用模型，并對該平臺的架構、組成、主要特點及應用等進行深入研究。本文的成果能夠為面向眾創(chuàng)眾籌和持續(xù)集成的辦公及業(yè)務信息系統(tǒng)研發(fā)提供解決方案，同時為基礎軟硬件生態(tài)、私有云、微服務、容器等新技術在黨政機關辦公及業(yè)務領域的應用提供參考和借鑒。

發(fā)表于：12/14/2020

基于改進VGG16的猴子圖像分類方法[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

為提高對細粒度圖像分類的準確性和分類速度，提出基于改進VGG16和遷移學習的圖像分類方法。首先從kaggle平臺中獲取十種不同猴子數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集進行標準化處理，包含圖片去椒鹽噪聲、將數(shù)據(jù)集轉換為TensorFlow中提供的統(tǒng)一TFRecord數(shù)據(jù)格式。然后遷移學習改進的VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，模型的優(yōu)化包括利用Swish作為激活函數(shù)、將softmax loss與center loss相結合作為損失函數(shù)以實現(xiàn)更好的聚類效果、采用性能完善的Adam優(yōu)化器。用訓練集訓練模型以確定微調參數(shù)信息，再用測試集檢驗模型準確性。結果表明，該方法對猴子圖像分類的準確度可達到98.875%，分類速度也得到了顯著提升。與其他傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型相比，該方法具有更高的準確性和適用性。

發(fā)表于：12/14/2020

基于GPU并行優(yōu)化的網(wǎng)格參數(shù)化算法[其他][其他]

網(wǎng)格參數(shù)化是計算機圖形學、數(shù)字幾何處理領域的研究熱點，在動畫、醫(yī)療、工業(yè)設計等領域中都發(fā)揮著重要作用?，F(xiàn)有參數(shù)化方法主要思路是構造一個高度非線性的全局優(yōu)化問題，因此計算效率低，難以并行。提出了一種可并行、可擴展的參數(shù)化算法。該算法通過引入輔助變量。然后使用交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)，迭代優(yōu)化每個面和每條邊上的子問題得到參數(shù)化映射。為了驗證算法模型的高效性，使用GPU加速，相比于現(xiàn)存單線程算法，本文算法因為高度并行化運行時間縮短了至少百倍以上。

發(fā)表于：12/14/2020

一種基于知識圖譜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全漏洞研究方法[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全問題日益突出，對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全漏洞知識庫的深入研究是解決問題的關鍵。為解決漏洞數(shù)據(jù)利用價值低、關聯(lián)分析手段欠缺、可視化程度不足等問題，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全漏洞庫為基礎，提出了構建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全漏洞知識圖譜的方法，通過原始數(shù)據(jù)信息提取、關聯(lián)關系分析、數(shù)據(jù)存儲等手段，將知識圖譜導入到Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，以實現(xiàn)高效存儲、查詢。從時間維度、空間維度、關聯(lián)關系維度進行知識圖譜的分析，將查詢結果進行了可視化展現(xiàn)。結果表明：提出的方法可以有效、直觀地展現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全漏洞數(shù)據(jù)的自身屬性與關聯(lián)關系，實現(xiàn)漏洞數(shù)據(jù)內在價值的深度挖掘。

發(fā)表于：12/14/2020